6 research outputs found

    Fault-Tolerant Circuits and Interconnects for Biomedical Implantable Devices

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    Proyecto de Investigación (Código 1360014) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Escuela de Ingeniería Electrónica, 2020Los dispositivos médicos implantables (IMDs) son sistemas críticos para la seguridad con requerimientos de potencia muy bajos, los cuales se utilizan para el tratamiento a largo plazo de diferentes condiciones médicas. IMDs utilizan un número de componentes cada vez más elevado (sensores, actuadores, procesadores, bloques de memoria), que tienen que comunicarse entre ellos en un Sistema en Chip (SoC). En este proyecto, diferentes tipos de interconexiones (punto a punto, bus, red en chip) fueron evaluadas considerando su tolerancia a fallas, consumo de potencia y capacidades de comunicación. Como parte de los productos se desarrolló una base de datos escalable sobre sistemas médicos implantables reportados en la literatura hasta el año 2018, con el fin de conocer el estado del arte y las tendencias sobre la incorporación de sistemas electrónicos en este tipo de solución. Basado en este estudio inicial, se procedió a proponer un marco de trabajo de evaluación de interconexiones, el que incorpora un generador de topologías y el flujo de diseño para evaluar estas topologías en términos de potencia y tolerancia a fallas a nivel de simulación, junto con la propuesta de una métrica para comparar diferentes arquitecturas a nivel de pre-síntesis (previo a la consolidación del diseño). Por último, un diseño e implementación a nivel de circuito integrado (IC) de una solución de interconexiones ajustada a IMDs se incorporó en el diseño de un microprocesador a la medida. Este proyecto se desarrolló en el marco de la cooperación con el Centro Médico Erasmus (Erasmus MC) en los Países Bajos y la Universidad Católica del Uruguay

    SAgric-IoT: an IoT-based platform and deep learning for greenhouse monitoring

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    The Internet of Things (IoT) and convolutional neural networks (CNN) integration is a growing topic of interest for researchers as a technology that will contribute to transforming agriculture. IoT will enable farmers to decide and act based on data collected from sensor nodes regarding field conditions and not purely based on experience, thus minimizing the wastage of supplies (seeds, water, pesticide, and fumigants). On the other hand, CNN complements monitoring systems with tasks such as the early detection of crop diseases or predicting the number of consumable resources and supplies (water, fertilizers) needed to increase productivity. This paper proposes SAgric-IoT, a technology platform based on IoT and CNN for precision agriculture, to monitor environmental and physical variables and provide early disease detection while automatically controlling the irrigation and fertilization in greenhouses. The results show SAgric-IoT is a reliable IoT platform with a low packet loss level that considerably reduces energy consumption and has a disease identification detection accuracy and classification process of over 90%

    Diseño de un amplificador CMOS basado en un par diferencial complementario para adquisición de señales neuronales

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    En el presente trabajo de tesis se desarrolla el diseño de un amplificador de instrumentación CMOS de 180 nm basado en un par diferencial complementario en sistemas de adquisición de señales neuronales. Estas señales pueden poseer una magnitud en el rango de microvoltios a decenas de milivoltios, con una frecuencia de hasta 10 kHz. La topología utilizada es fully differential de dos etapas, basado en un par diferencial complementario. Además, se incluye una etapa AC-coupled para reducir el offset del electrodo. Se hace énfasis en obtener un amplificador que disipe baja potencia y de bajo ruido referido a la entrada, siendo este último requerimiento establecido en ser menor o igual a 5 μVRMS. Se emplea la tecnología TSMC 180 nm en el software Virtuoso de Cadence, donde se realiza el diseño y la simulación del trabajo. Se emplea una fuente de alimentación de 1.2 V. Los resultados de la simulación muestran una ganancia en lazo abierto de 105.87 dB, una ganancia en lazo cerrado de 40 dB, un margen de fase de 88.0417º y un ruido referido a la entrada de 4.047 μVRMS

    Statistical Data Modeling and Machine Learning with Applications

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    The modeling and processing of empirical data is one of the main subjects and goals of statistics. Nowadays, with the development of computer science, the extraction of useful and often hidden information and patterns from data sets of different volumes and complex data sets in warehouses has been added to these goals. New and powerful statistical techniques with machine learning (ML) and data mining paradigms have been developed. To one degree or another, all of these techniques and algorithms originate from a rigorous mathematical basis, including probability theory and mathematical statistics, operational research, mathematical analysis, numerical methods, etc. Popular ML methods, such as artificial neural networks (ANN), support vector machines (SVM), decision trees, random forest (RF), among others, have generated models that can be considered as straightforward applications of optimization theory and statistical estimation. The wide arsenal of classical statistical approaches combined with powerful ML techniques allows many challenging and practical problems to be solved. This Special Issue belongs to the section “Mathematics and Computer Science”. Its aim is to establish a brief collection of carefully selected papers presenting new and original methods, data analyses, case studies, comparative studies, and other research on the topic of statistical data modeling and ML as well as their applications. Particular attention is given, but is not limited, to theories and applications in diverse areas such as computer science, medicine, engineering, banking, education, sociology, economics, among others. The resulting palette of methods, algorithms, and applications for statistical modeling and ML presented in this Special Issue is expected to contribute to the further development of research in this area. We also believe that the new knowledge acquired here as well as the applied results are attractive and useful for young scientists, doctoral students, and researchers from various scientific specialties

    7° Jornadas ITEE 2023

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    En esta publicación se reúnen los trabajos y resúmenes extendidos presentados en las VII Jornadas de Investigación, Transferencia, Extensión y Enseñanza (ITEE), de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de La Plata, organizadas por la Secretaría de Investigación y Transferencia de dicha facultad, que tuvieron lugar entre el 25 y el 27 de abril de 2023.Facultad de Ingenierí
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